北京市制造业空间格局演化及影响因子分析

制造业的空间扩散是推动城市空间结构呈现多极化、多中心地域系统的主要驱动力, 对制造业区位变迁及影响因素的研究是认识城市空间重构机制的微观基础。本研究基于北京市1996、2001、2010 年制造业企业数据, 以邮政编码区为空间单元, 刻画了北京市制造业空间集聚格局及演化特征。采用计量模型, 检验了导致北京制造业空间重构的主要区位因子, 对比了这些影响因子作用强度随时间的变化以及在制造业行业间的差异。结果表明, 北京市的制造业在中心城区的集聚度明显减弱, 呈显著的郊区化集聚;主要集聚区位于距市中心半径为15~35 km的空间范围内, 总体空间格局呈现出大都市区尺度上的扩散以及产业园区尺度的再集聚特征。计量模型计算结果显示, 区位通达度、集聚经济、科技园区规划与政策引导是北京制造业总体空间格局演化的主要驱动因素, 但不同区位因子的作用强度存在行业间差异。本研究揭示了北京市的制造业空间重组机制是政府规划引导下的市场经济作用机制。认识到城市经济活动空间重组中市场与政府的交互作用机理, 有助于决策者对转型期大都市区制造业空间集聚和扩散格局进行更加有效地引导, 以优化大都市区的空间结构与功能体系。     

深圳高新电子信息企业空间格局演化及其影响因素

基于深圳市2007—2017年电子信息类高新技术企业名录数据,通过全局墨兰指数、核密度分析与热点分析研究深圳市高新电子信息企业的空间集聚与演化特征,运用空间回归模型分析其影响因素及变化。结果表明：在研究时段内,高新电子信息企业全局集聚强度进一步升高,其分布经历了“集聚-分散-集聚”的变化过程;企业空间集聚由“双核共振”转变为“三足鼎立”格局,并形成“高新园区型”、“老工业区型”和“龙头企业型”三种集聚模式;园区政策、产业集聚一直是深圳电子信息技企业分布的关键影响因子,交通和区位等基础因素影响相对偏弱;影响因素的变化显示出产业集聚、对外交通因子的影响显著提升,知识技术因子的影响开始显现。     

2005～2015年中国高校科研人才的时空变化及影响因素分析

基于2005~2015年全国统计年鉴数据,采用统计地图法和空间自相关分析,分析中国高校科研人才的时空分布特征（不包括港澳台数据）,并采用面板负二项回归模型,识别高校科研人才空间分布的决定因素。研究结果表明:①中国的高校科研人才分布表现出较强的空间不均衡性,总体趋势为东南密集,西北稀疏,科研人才高度集中在北京、天津、上海;②高校科研人才分布具有一定的空间集聚特征,其热点地区为北京、天津、上海和江苏等沿海省市,冷点地区集中分布在广大的西部地区和黑龙江省。2005~2015年,高级职称人才的空间集聚程度有所减弱,而中初级职称科研人才的空间集聚程度有所加强;③人才政策、高等教育规模和层次、公共服务水平和信息化水平是所有高校科研人才空间分布的主要影响因素。从职称差异的角度来看,薪酬和失业率等经济因素仅对初级职称科研人才的分布有影响,医疗、文化公共服务水平和人才政策仅对中高级职称科研人才的分布有影响,高等教育的规模与层次对各种职称人才的分布均有影响;从地区差异的角度来看,西部地区高校科研人才受到经济因素影响更为明显,而中东部高校科研人才受到公共服务水平影响的更为明显。     

中国电子信息制造业时空格局演化及影响因素

为探究后经济危机时期中国电子信息制造业的时空变化及其影响因素,基于基尼系数、空间相关性分析、负二项回归模型等方法,采用天眼查企业数据库以及相关城市统计年鉴数据,对2009－2018年中国电子信息制造业时空格局演化及影响因素进行分析,结果表明：1）中国电子信息制造业稳步发展,由出口导向转为内需拉动。2）企业主要集中在珠三角、长三角地区,长江中游城市群蓄势待发,中部及川渝地区的城市发展迅猛而东北地区陷入发展困境,企业空间分布存在显著的空间正相关关系。3）深圳、东莞等城市一直为产业重要集聚区,城市两级分化严重。3）总体上,企业更倾向于选址在产业协同集聚程度高、创新能力强、劳动力成本较高而经济后发城市;在城市群尺度,不同因素对不同城市群存在异质性,反映产业发展水平、特点存在很大差异,长三角企业偏好创新能力高、产业市场化水平高且交通基础设施完善的城市,珠三角企业偏好劳动力成本高的城市,京津冀城市偏好劳动力成本高且交通基础设施完善的城市,成渝地区企业偏好产业市场化水平高且创新能力弱的后发城市,长江中游城市偏好劳动力成本高的后发城市。     

上海互联网新创企业的时空演化及影响因素

基于互联网经济转型和信息技术浪潮下的创新创业活动已成为社会广泛关注的热点。论文利用上海互联网新创企业数的截面数据,采用核密度估计、Ripley's K函数、负二项回归模型等方法探究互联网新创企业的时空演化特征与区位影响因素。结果表明：① 时序变化上,互联网创业在2010年后进入活跃期,行业分布与全国创业形势及上海产业导向相一致。② 空间演变上,整体呈现“大集聚小分散”的分异特征,企业高度集聚于中环线内的同时向郊区中心镇和新城扩散。中心城区企业集聚强度不断增强,集聚规模由4.5 km扩张到6.5 km;在空间上由相对均衡向多中心集聚的形态演变。黄浦-静安-徐汇片、五角场、陆家嘴、张江和漕河泾等5大核心集聚区以其特定的资源优势获得互联网新创企业的青睐。③ 孵化环境、生活环境、商务环境、投资环境等构成互联网创业活动的外部环境需求;产业集聚、技术因子和土地价格等对互联网新创企业区位分布产生了显著影响。     

西安市物流企业空间格局演化及影响因素分析

借助西安市物流企业微观地理数据,采用平均最近邻、标准差椭圆和核密度估计描述1995—2019年西安市物流企业空间分布及其演化特征,采用统计学方法分析物流企业聚集区与市中心的距离关系,并构建最小二乘回归模型分析影响物流企业空间分布的主要因素。结果表明：西安市物流企业从2000年开始出现聚集趋势,逐渐从单核发展为双核,现有出现第三核的趋势;物流企业空间分布呈现明显的扩散特征,演化过程沿着“西南-东北”方向延伸,整体呈现出“郊区化”趋势,集中分布于距市中心15km左右的位置;上一年度物流企业数量、常住人口及社会消费品零售总额是影响西安市物流企业空间格局形成的主要因素,对物流企业布局和集聚具有积极作用。     

基于空间滤波方法的中国省际人口迁移驱动因素

人口迁移数据中往往存在较强的网络自相关性,以往基于最小二乘估计的重力模型与迁移数据的拟合度较低,而改进后的泊松重力模型仍存在过度离散的缺陷,以上问题均导致既有人口迁移模型中的估计偏差。本文构建了特征向量空间滤波（ESF）负二项重力模型,基于2015年全国1%人口抽样调查数据,研究2010-2015年中国省际人口迁移的驱动因素。结果表明：① 省际人口迁移流间存在显著的空间溢出效应,ESF能有效地提取数据中的网络自相关性以降低模型的估计偏差,排序在前1.4%的特征向量即可提取较强的网络自相关信息。② 省际人口迁移流之间存在明显的过度离散现象,考虑到数据离散的负二项重力模型更适用于人口迁移驱动因素的估计。③ 网络自相关性会导致模型对距离相关变量估计的上偏与大部分非距离变量估计的下偏,修正后的模型揭示出以下驱动因素：区域人口特征、社会网络、经济发展、教育水平等因素是引发省际人口迁移的重要原因,而居住环境与公路网络等因素也逐渐成为影响人口迁移重要的“拉力”因素。④ 与既有研究相比,社会网络因素(迁移存量、流动链指数)对人口迁移的影响日益增强,而空间距离对人口迁移的影响进一步呈现弱化趋势。     

职业足球比赛期间球场周边扒窃犯罪的空间分布特征研究

现阶段,关于足球比赛等体育活动影响周边区域犯罪风险的研究主要关注于一般性验证,而缺少对比赛期间不同时间范围内犯罪风险的态势分析及相关空间影响因素的研究。本文以英国伯明翰市的维拉公园球场为例开展实证研究,对2005—2009年赛季的104场职业足球比赛在比赛日和对照日、开赛前和开赛后等不同时间范围内球场周边3 km区域内发生的扒窃类案件的空间分布特征进行了分析,并利用负二项回归模型研究了相应案件的空间影响要素。结果表明：维拉公园球场周边区域内比赛日期间的扒窃案件发案量要明显高于对照日,而在具体的时间分布上,比赛日开赛时间前2小时到开赛后1小时内发生的扒窃案件显著偏多,并且案件在比赛日和对照日、比赛日的开赛前和开赛后期间的空间分布特征明显不同;回归分析结果显示,比赛日期间餐饮消费类场所的扒窃案件风险较为突出,且高于对照日,而对照日期间的扒窃案件风险则主要集中于休闲娱乐等常规性犯罪热点场所;在比赛日的开赛前,扒窃案件风险主要分布于一些人群聚集的公共场所,而在开赛后则主要集中于餐饮类场所,且随着比赛的开始扒窃案件的风险有转移的趋势。本研究对开展基于大数据分析的大型体育活动的犯罪风险精准防控具有一定的指导意义。     

上海纺织服装制造业空间格局演化及机制

纺织服装制造业作为我国参与国际竞争与合作的传统产业,其在城市内部的空间分布格局正呈现出新的特征。基于微观企业数据,运用圈层分析、热点分析和核密度估计方法,探究上海大都市区纺织服装制造业空间格局形成及演化规律。结果表明：1）上海纺织服装制造业企业布局的郊区化趋势明显,布局热点区从中心城区及近郊区向远郊区转移。2）境外、合资企业主要分布在近郊区,且空间位置变化不明显,相对前两者,在远郊区内资企业布局强度显著提升;大型企业主要分布在城市中心区东北部,以及交通便捷的近郊区和地方中心区,中型企业在分布范围和郊区分布的强度上均大于大型企业,小微型企业在远郊区分布密度趋于增强,且明显高于大中型企业。3）格局演化的主要影响机制包括：历史积淀、区位条件变迁、金融危机和政策调控、规划引导。     

深圳产业演进规律及空间分布格局

根据1979—2012年深圳企业数据,以ADF方法进行单位根检验,发现企业时序变量为1阶单整序列,继而进行协整检验和Granger检验,结合VAR和VEC模型计量结果,探讨了深圳第二产业和第三产业企业在演进过程中的长期均衡关系、短期因果关系和动态冲击影响,并基于企业区位熵法对产业演进结果的空间表现形态进行了分析,发现深圳产业发展过程中存在协整关系,第三产业企业增长是第二产业企业出现的Granger原因,脉冲响应函数反映两者相互的动态影响,产业协同演进结果空间分布上存在着分异现象。在研究结果的基础上提出相应的政策建议,以期促进城市产业合理演进。     

深圳市城中村“非正规住房”空间特征与演化研究

基于住房普查和建筑普查资料,对深圳市城中村“非正规住房”的空间特征与演化进行研究。得出以下结论：① 城中村“非正规住房”的空间集聚特征明显并形成若干集聚区,且表现出明显的圈层分化,非正规住房规模比重从城市中心到边缘呈先增长后降低的发展态势。② 影响城中村“非正规住房”空间结构的主因子包括规模因子、住房构成因子、增长因子、建筑特征因子和使用状态因子,城中村“非正规住房”可以划分为边缘增长型、空间集聚型、相对稳定型和中心转化型等4种类型。③ 深圳市城中村“非正规住房”的发展演化过程包括形成阶段、快速发展阶段、高潮阶段和缓慢增长阶段,不同阶段的非正规住房具有差异化的演化背景与空间结构特征。     

上海大都市区软件产业空间集聚与郊区化

随着信息经济发展壮大,软件产业日益成为城市经济的新引擎,其空间区位对城市空间结构影响不断加深.文章以上海市软件企业名录为数据基础,运用GIS 技术、社会网络分析等方法,探讨了上海大都市区软件产业的空间分布、演变特征及影响因素.研究发现,2002 年及2008年上海软件产业空间分布的集聚化特征明显,但产业集聚中心位置发生了从中心城区转向郊区的偏移.6 年间,软件企业的空间格局呈现出"大都市区尺度上的扩散以及园区尺度的再集聚"的时空特征.不同类型企业空间集聚与扩散的特征不同,以嵌入式软件企业为主的中小企业呈现出向远郊区扩散的特征.在影响因素的分析上,负二项回归的结果表明交通通达性、政府政策影响下的科技园区建设、产业历史基础对软件企业的区位选择具有显著影响.内外资企业区位影响因素的比较分析发现,交通通达性、自然环境及办公楼条件对外资企业区位影响较大,内资企业对政府政策更为敏感.     

上海日资纺织服装制造企业的空间格局

选择上海作为研究区域,以日资纺织服装制造企业名录为数据基础,运用GIS软件,分析1995-2012年上海日资纺织服装制造企业的空间分布规律及其影响因素。结果发现：企业集聚与扩散并存,并向郊区化发展,其中开发区是企业集聚的重要空间载体,并沿高速、高架路呈带状分布,其集聚强度和规模随时间推移迅速增大;外商独资企业与合资合作企业的集聚格局相似,中心依赖性较弱,而大规模企业倾向于集聚在郊区,小规模企业中心依赖性较强。运用泊松回归模型的计量结果表明,接近高速或高架路因素对企业具有显著吸引作用,其次是开发区、集聚因素及地价因素影响也较大,高等院校影响相对较小,而其他4个因素作用并不明显。此外,与合资合作企业相比,外商独资企业的区位选择对集聚效应、开发区以及高等院校更加敏感,而受地价、接近高速高架路等影响相对较小。     

中国产业空间格局演化与空间转型发展态势

基于城市层面三次产业的产值数据,应用空间统计标准差椭圆方法全面分析了 2003-2016年中国产业空间格局演化特征与转型发展态势.研究发现,2003-2016年中国三次产业空间中心均向内陆方向移动,且第二产业空间移动距离最大;第一产业空间离散化发展,空间聚集度减小;第二产业正在加快由沿海向内陆地区空间集中化聚集发展,空...     

深圳关内关外一体化过程中的边界效应及时空演变

采用Barro回归方程结合重力模型,利用2000-2008年的数据,对深圳市关内关外的边界效应进行了实证分析.通过邹检验发现,深圳市关内关外的经济水平存在结构性差异,即存在边界效应.而通过对分时段的统计分析以及深圳市各个区的区位熵考察,发现其边界效应呈现先增强、后减弱的演变情况.文中从地理因素、制度因素和发展模式等方面...     

海西城市群工业空间格局与演化分析

通过构建工业水平指标体系,采用客观性较强的主成分分析法测算城市工业化综合水平,并以此作为空间分析的基础变量,探讨了1990年代以来以福建省为主体的海西城市群工业化现象的时空分异规律,从工业整体空间格局、热点区域演进及基于制造业层面的空间结构分析,得到结论:①工业空间的点—轴格局明显,核心区对外围区的空间溢出效应不断加强;②空间格局保持相对稳定性,闽西、闽北地区的边缘化地位基本没有改变;③制造业层面首先表现为沿海与内陆的差别,其次是二者内部的差异,再者体现为行业内部集聚水平的差距。从总体上看,已初步形成核心—转承—边缘—辐射的圈层递进式空间体系结构。最后,提出了该区域未来工业空间格局的发展方向。     

Spatial Mismatch and Determinants of Foreign and Domestic Information and Communication Technology Firms in Urban China

Studies on foreign direct investment locations in China have been conducted mainly at interregional and interprovincial scales, and little attention has been paid to the intraurban scale where location decisions of foreign firms can differ from domestic firms. This article explores the intraurban locations of information and communication technology (ICT) firms in Suzhou, a city experiencing rapid globalization. We have found that the distribution of ICT firms in Suzhou exhibits distinctive spatial patterns characterized by a geographically based, institutionally created spatial mismatch between foreign and domestic firms. Foreign firms are concentrated in national-level development zones—China–Singapore Suzhou Industrial Park in the east and Suzhou New and Hi-Tech District in the west—whereas domestic firms tend to agglomerate in the inner city and the provincial-level development zone in the north. Poisson and negative binomial analyses further reveal that the locations of foreign firms are strongly correlated to development zones, and the agglomeration economies derived from the stock of foreign investment rather than domestic firms. The case of Suzhou highlights the challenges that Chinese cities face in industrial upgrading and technological development through embedding transnational corporations.     

重庆市主城区软件和信息技术服务企业空间格局演化与区位选择

基于重庆市工商企业注册数据,利用核密度分析、多距离空间聚类等空间分析方法,分析了重庆市主城区软件和信息技术服务企业2002—2017年的空间格局演化特征,并借助Tobit模型探讨其区位选择影响因素。研究表明：1）从现状分布看,距离城市中心4~12 km的城市中间圈层是重庆市主城区软件和信息技术服务企业分布的主要空间,并呈“双峰”圈层分布特征,空间分布表现为“一主两次”多中心格局,集聚特征显著。2）2002—2017年,企业分布出现郊区化现象的同时大量向距离城市中心6~8 km范围集中,圈层分布由“双峰”结构向“单峰”结构转变,空间格局由单中心分布演变为“一主两次”多中心格局,集聚强度与规模持续提高。3）产业集聚因素对重庆市主城区软件和信息技术服务企业的区位选择影响最为显著,其次是相关区位条件和市内交通因素的影响,对外交通和空间政策因素在企业区位选择中的作用未通过显著性检验。